Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Опорні конспекти Штучний інтелект.doc
Скачиваний:
9
Добавлен:
27.08.2019
Размер:
7.69 Mб
Скачать

5. Імітаційні (симуляційні) моделі

У компаніях часто виникають завдання щодо планування виробництва нового продукту або побудови нової фабрики. Хоча можна скористатися прямим аналізом, менеджерам водночас потріб­но приймати багато взаємопов’язаних побічних рішень. Наприклад, налагодження виробництва нового продукту потребує роз­в’язання питань щодо обладнання, календарного планування і упра­вління, способів організації виробництва. Багато факторів впливають на ці рішення, включаючи потребу в досягненні певного обсягу виробництва і витрат, які асоціюються з досягненням цієї мети. Імітація дискретних подій і моделі для розрахунку собівартості можуть допомогти оцінити комплексні, взаємопов’язані проблеми.

Термін симуляція (Simulation) або імітація має багато значень залежно від дисципліни, де він використовується. У контексті створення СППР імітація взагалі стосується методики проведення експериментів на комп’ютерно-базованій моделі, що називається іміта­ційною моделлю. Велика кількість проблем може бути розв’язана з застосуванням імітації, включаючи управління запасами і дефіцитом, планування і розподілення робочої сили, управління чергами і ліквідацією скупченостей, питання надійності і заміни обладнання, упоряд­ковування технологічних операцій і календарне планування. Докладніше відомості щодо імітаційних моделей можна знайти в [37].

Машинна імітація досить часто застосовується в орієнтованих на моделі СППР. Нині кілька програмних виробів доступні для створення імітаційних моделей. Simul8 (Visual Thinking Inc.) є ПК-базованим пакетом імітації, що коштує $500. Він має анімацію і візуально оснований інтерфейс. Розширений корпорацією «Imagine That!» цей пакет став дорожчим і комплекснішим імітаційним пакетом. @RISK компанії «Palisades» використовує імітаційну модель Монте-Карло. Більше інформації про імітацію можна знайти за адресою: http://www.informs-cs.org/.

6. Мови моделювання і електронні таблиці

Моделі можна розробляти за допомогою різних мов програмування, наприклад Java чи C++, та великої множини пакетів програм, включаючи електронні таблиці і пакети моделювання. Електронні таблиці досить просто використовують для побудови орієнтованих на моделі настільних СППР. Пакети моделювання призначені для того, щоб допомагати користувачам будувати моделі й маніпулювати ними. Системи управління моделями забезпечують підтримку різних фаз рішення.

На ринку програмних продуктів є багато пакетів мов планування і моделювання. Типові додатки моделей планування уможливлюють: фінансове прогнозування; планування людських ресурсів; pro forma підготовлення фінансових звітів; планування прибутку; розрахунок рентабельності капіталовкладень; прогнозування збуту; розроблення маркетингових рішень; аналіз інвестицій; аналіз злиття і поглинання фірм; планування податків; прийняття рішень типу «орендувати чи купити»; оцінювання ризику нового заходу.

На закінчення розгляду орієнтованих на моделі СППР, зауважимо, що навчитися будувати моделі й орієнтовані на моделі СППР є складним завданням, яке потребує виконання великої попередньої роботи. Професіоналам ІСМ, які хочуть будувати моделі, потрібно мати високий рівень кваліфікації в науці управління і дослідженні операцій. Якщо менеджери і ІСМ професіонали хочуть розробити ефективну орієнтовану на моделі СППР, то їм, можливо, потрібно буде розширити свої знання в цих науках. Якщо вчені з управління хочуть сприяти розробленню СППР, то вони мусять мати дуже широке розуміння систем підтримки прийняття рішень і менше зосереджуватися на специфічних кількісних інструментальних засобах і технологіях.

Орієнтовані на моделі СППР містять важливі інструментальні засоби підтримки менеджерів. Інтерес менеджерів до орієнтованих на дані СППР і групові СППР, що спостерігається останнім часом, не повинен обмежувати їхні потреби до нових версій модельно-базованих систем і до отримання нових можливостей завдяки використанню Web-технологій. Менеджерам і аналітикам СППР потрібно активно включатися в процес виявлення цілей створення орієнтованих на моделі СППР та їх можливостей.

Контрольні запитання.

ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ (ШНМ)

БІОЛОГІЧНИЙ НЕЙРОН

ШТУЧНИЙ НЕЙРОН

Базовий модуль ШНМ штучний нейрон моделює чотири основні функції природного нейрона. Вхідні сигнали xn зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання wn додаються, проходять через передатну функцію, генерують результат і виводяться. Модифіко-вані входи передаються на суматор (сумування або знаходження середнього, найбільшого, наймен-шого, OR, AND). Інколи функція сумування ускладнюється додаван-ням функції активації, яка дозволяє суматору оперувати в часі.

1. Стан і тенденції розвитку штучного інтелекту

2. Успіхи систем штучного інтелекту і їхньої причини

3. Експертні системи реального часу - основний напрямок штучного інтелекту

4. Основні виробники

5. Архітектура експертної системи реального часу

6. Розширення прототипу до додатка

7. Тестування додатка на наявність помилок

8. Тестування логіки додатка й обмежень (за часом і пам'яттю)

9. Супровід додатка

1. Сутність та призначення систем підтримки прийняття рішень

2. Стисла історія розвитку систем підтримки прийняття рішень

2.1. Зародження і розвиток концепції СППР

2.2. Теорія розроблення СППР

2.3. Розширення рамок СППР

2.4. Технологічні просування

3. Цілі СППР та чинники,що сприяють їх досягненню

4. Посилення конкурентної переваги завдяки СППР

1. Еволюція концепції і структури СППР

2. Способи взаємодії особи, що приймає рішення, з СППР

3. Еволюція СППР

4. Характеристика сучасних СППР

1. Галузі застосування СППР

2. Приклади застосування СППР

3. СППР Marketing Expert

4. СППР Decision Grid

5. СППР RealPlan

6. СППР TAX ADVISOR

7. СППР Advanced Scout

8. Система бізнесової інформації(Business Intelligence) FedEx

9. СППР ShopKo

1. Архітектура систем підтримки прийняття рішень

2. Компоненти користувацького інтерфейсу

2.1. Призначення та загальні ознаки користувацького інтерфейсу

2.1.1. Важливість та ефективність користувацького інтерфейсу СППР

2.1.2. Основні теми та механізмистворення користувацького інтерфейсу

2.1.3. Загальні висновки щодо користувацького інтерфейсу

2.1.4. Компоненти мови відображень (презентацій)

2.1.4. Роль знань у користувацькому інтерфейсі

2.1.5. Питання проектування користувацького інтерфейсу

1. Класифікація на основі інструментального підходу

2. Класифікація за ступенем залежності ОПР у процесі прийняття рішень

3. Класифікація за часовим горизонтом

4. Інституційні СППР та СППР на даний випадок

Характеристика

1. Моделі в аспекті інформаційного підходу

2. Модель, основана на знаннях

3. Модель єрархії управління

4. Моделі, орієнтовані на особистість ОПР

5. Моделі для планування та прогнозування

6. Модель для конторської діяльності

1. Облікові і фінансові моделі

1.1. Аналіз беззбитковості

1.2. Моделі фінансового планування

1.4. Аналіз на основі розрахунку коефіцієнтів за даними звітності

2. Моделі аналізу рішень

2.1. Аналітичний єрархічний процес (AHP)

2.2. Дерева рішень і моделі багатоатрибутної корисності

2.3. Діаграми впливу

2.4. Прийняття ризикованих рішень за допомогою функції вигідності

3. Моделі прогнозування

4. Сітьові і оптимізаційні моделі

5. Імітаційні (симуляційні) моделі

6. Мови моделювання і електронні таблиці

1. Стратегія оцінювання і вибору методів підтримки прийняття рішень у СППР

2. Процес прийняття рішень

3. Ситуації, пов’язані з прийняттям рішень

4. Функції і завдання прийняття рішень

5. Узагальнена матриця методів/ситуацій, пов’язаних з прийняттям рішень

1. Генетичні успадкування — концептуальна засада генетичних алгоритмів

2. Загальна схема генетичних алгоритмів

3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів

1. Визначення виконавчих інформаційних систем

2. Призначення ВІС

3. Визначальні характеристики ВІС

Література.

1. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. –К.: КМ Академія, 2002. –365с.

2. Ходаков В.Є., Пилипенко М.В., Соколова Н.А. Вступ до комп’ютерних наук. –К.: Центр навчальної літератури, 2005. –496с.

3. Стефанюк В.Л. Некоторые аспекты теории экспертных систем// Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1987. №2. С. 85-91.

Тема: Методологічна база систем підтримки прийняття рішень.

Мета: Ознайомлення з методологічною базою систем підтримки прийняття рішень.

Перелік питань, що вивчаються.

ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ (ШНМ)

БІОЛОГІЧНИЙ НЕЙРОН

ШТУЧНИЙ НЕЙРОН

Базовий модуль ШНМ штучний нейрон моделює чотири основні функції природного нейрона. Вхідні сигнали xn зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання wn додаються, проходять через передатну функцію, генерують результат і виводяться. Модифіко-вані входи передаються на суматор (сумування або знаходження середнього, найбільшого, наймен-шого, OR, AND). Інколи функція сумування ускладнюється додаван-ням функції активації, яка дозволяє суматору оперувати в часі.

1. Стан і тенденції розвитку штучного інтелекту

2. Успіхи систем штучного інтелекту і їхньої причини

3. Експертні системи реального часу - основний напрямок штучного інтелекту

4. Основні виробники

5. Архітектура експертної системи реального часу

6. Розширення прототипу до додатка

7. Тестування додатка на наявність помилок

8. Тестування логіки додатка й обмежень (за часом і пам'яттю)

9. Супровід додатка

1. Сутність та призначення систем підтримки прийняття рішень

2. Стисла історія розвитку систем підтримки прийняття рішень

2.1. Зародження і розвиток концепції СППР

2.2. Теорія розроблення СППР

2.3. Розширення рамок СППР

2.4. Технологічні просування

3. Цілі СППР та чинники,що сприяють їх досягненню

4. Посилення конкурентної переваги завдяки СППР

1. Еволюція концепції і структури СППР

2. Способи взаємодії особи, що приймає рішення, з СППР

3. Еволюція СППР

4. Характеристика сучасних СППР

1. Галузі застосування СППР

2. Приклади застосування СППР

3. СППР Marketing Expert

4. СППР Decision Grid

5. СППР RealPlan

6. СППР TAX ADVISOR

7. СППР Advanced Scout

8. Система бізнесової інформації(Business Intelligence) FedEx

9. СППР ShopKo

1. Архітектура систем підтримки прийняття рішень

2. Компоненти користувацького інтерфейсу

2.1. Призначення та загальні ознаки користувацького інтерфейсу

2.1.1. Важливість та ефективність користувацького інтерфейсу СППР

2.1.2. Основні теми та механізмистворення користувацького інтерфейсу

2.1.3. Загальні висновки щодо користувацького інтерфейсу

2.1.4. Компоненти мови відображень (презентацій)

2.1.4. Роль знань у користувацькому інтерфейсі

2.1.5. Питання проектування користувацького інтерфейсу

1. Класифікація на основі інструментального підходу

2. Класифікація за ступенем залежності ОПР у процесі прийняття рішень

3. Класифікація за часовим горизонтом

4. Інституційні СППР та СППР на даний випадок

Характеристика

1. Моделі в аспекті інформаційного підходу

2. Модель, основана на знаннях

3. Модель єрархії управління

4. Моделі, орієнтовані на особистість ОПР

5. Моделі для планування та прогнозування

6. Модель для конторської діяльності

1. Облікові і фінансові моделі

1.1. Аналіз беззбитковості

1.2. Моделі фінансового планування

1.4. Аналіз на основі розрахунку коефіцієнтів за даними звітності

2. Моделі аналізу рішень

2.1. Аналітичний єрархічний процес (AHP)

2.2. Дерева рішень і моделі багатоатрибутної корисності

2.3. Діаграми впливу

2.4. Прийняття ризикованих рішень за допомогою функції вигідності

3. Моделі прогнозування

4. Сітьові і оптимізаційні моделі

5. Імітаційні (симуляційні) моделі

6. Мови моделювання і електронні таблиці

1. Стратегія оцінювання і вибору методів підтримки прийняття рішень у СППР

2. Процес прийняття рішень

3. Ситуації, пов’язані з прийняттям рішень

4. Функції і завдання прийняття рішень

5. Узагальнена матриця методів/ситуацій, пов’язаних з прийняттям рішень

1. Генетичні успадкування — концептуальна засада генетичних алгоритмів

2. Загальна схема генетичних алгоритмів

3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів

1. Визначення виконавчих інформаційних систем

2. Призначення ВІС

3. Визначальні характеристики ВІС